L'Intelligenza Artificiale (IA) continua a evolversi rapidamente, offrendo nuove opportunità e sfide per le aziende.
Il Gartner Hype Cycle 2024 per le tecnologie emergenti afferma che l'IA generativa ha superato il picco delle cosiddette “Inflated Expectations” e si avvicina alla fase di “Trough of Disillusionment”. Il 2024 è stato un anno di sperimentazione con l'IA generativa, e i leader IT stanno imparando quali applicazioni possono realmente produrre risultati concreti.
Nel frattempo, gli agenti IA stanno guadagnando consapevolezza salendo la curva dell'Innovation Trigger. Per coloro che non hanno chiare le differenze tra IA generativa e agentic IA, la distinzione è semplice: l'IA generativa crea, mentre l'agentic IA agisce.
Gli utenti si avvalgono dell'IA generativa per creare e sfruttare e-mail di contatto, codice sorgente, piani aziendali e strategie di marketing, ma l'attivazione e la decisione finale restano sotto il controllo umano. Gli agenti IA, invece, sono in grado di attivare l'IA generativa, eseguire flussi di lavoro esterni e interagire con i sistemi aziendali, riducendo o eliminando la necessità dell'intervento umano.
Vediamo quali sono, secondo MuleSoft, le 5 principali previsioni IA per il 2025 che i leader IT devono conoscere e sfruttare:
- Il successo degli agenti IA dipenderà dall'integrazione;
- Large Action Models (LAMs);
- Small Language Models (SLMs);
- Efficienza energetica;
- Anelli di modelli IA multipli.
1. Il Successo degli Agenti IA dipenderà dall'Integrazione
Negli ultimi anni, il mantra del settore è stato:
"La tua strategia IA è valida solo quanto la tua strategia dati".
Per l'agentic IA si evolve in:
"La tua strategia sugli agenti IA è valida solo quanto la tua strategia di integrazione".
L'integrazione è cruciale per sbloccare il pieno potenziale degli agenti IA. Ad esempio, un agente IA per il customer service deve accedere a dati clienti, cronologia ordini, informazioni di prodotto e livelli di inventario in tempo reale. Senza un'integrazione efficace, le sue capacità saranno limitate.
Cosa dovrebbero fare i leader IT nel 2025
- Dare priorità all'integrazione degli agenti IA nei sistemi aziendali esistenti.
- Investire in piattaforme di integrazione robuste come MuleSoft per facilitare l'accesso ai dati.
- Eliminare i silos di dati per garantire un flusso di informazioni fluido tra le funzioni aziendali.
2. Large Action Models (LAMs)
Dopo gli LLM (Large Language Models), arrivano i LAM (Large Action Models), che non si limitano a comprendere e generare testo, ma eseguono azioni concrete basate su quelle informazioni.
Cosa dovrebbero fare i leader IT nel 2025
- Esplorare le potenzialità dei LAM rispetto agli LLM.
- Sviluppare una strategia API per integrare i LAM nei sistemi aziendali.
- Investire in strumenti di gestione API per monitorare e ottimizzare l'uso dei LAM.
3. Small Language Models (SLMs)
Gli SLM sono modelli IA più piccoli e leggeri rispetto agli LLM, con vantaggi significativi:
- Costo ridotto - Meno risorse computazionali richieste;
- Velocità e latenza - Risposta più rapida per applicazioni in tempo reale;
- Maggiore privacy - Elaborazione locale senza necessità di inviare dati a terzi.
Cosa dovrebbero fare i leader IT nel 2025
- Identificare casi d'uso per gli SLM in contesti di edge computing.
- Garantire dati armonizzati per migliorare la qualità degli SLM.
- Implementare strumenti di monitoraggio e ottimizzazione degli SLM.
4. Efficienza Energetica
L'adozione diffusa di IA richiede un'attenzione crescente alla sostenibilità. Le aziende dovranno considerare il consumo energetico dei modelli IA nel rispetto degli obiettivi ESG.
Cosa dovrebbero fare i leader IT nel 2025
- Valutare l'impatto ambientale dei modelli AI utilizzati.
- Preferire modelli IA ottimizzati per il risparmio energetico.
- Sostenere lo sviluppo di modelli IA eco-friendly.
5. Anelli di Modelli IA Multipli
Le aziende stanno adottando sistemi di routing intelligenti per selezionare il miglior modello IA in base alle esigenze di costo e prestazioni. Soluzioni come RouteLLM permettono di instradare le richieste al modello più adeguato, riducendo i costi e migliorando l'efficienza.
RouteLLM è un framework open source progettato per ottimizzare il servizio LLM. RouteLLM analizza le query in arrivo e seleziona dinamicamente il modello migliore per gestire ogni richiesta, considerando fattori come costi e prestazioni.
Questo approccio non solo riduce i costi fino all'85% mantenendo il 95% delle prestazioni dei modelli, ma può anche migliorare l'efficienza complessiva e i tempi di risposta.
Cosa dovrebbero fare i leader IT nel 2025
- Esplorare soluzioni di routing per ottimizzare l'uso dei modelli IA.
- Considerare la sostenibilità come criterio di selezione per i modelli IA.
- Integrare i router IA nelle infrastrutture aziendali.
In Conclusione
Il futuro dell'IA offre opportunità entusiasmanti per le aziende che sapranno anticipare le tendenze e adattarsi. I leader IT che abbracciano queste previsioni potranno guidare la trasformazione digitale e ottenere un vantaggio competitivo.
Per affrontare con successo le sfide e le opportunità dell'IA nel 2025, è fondamentale adottare una strategia di integrazione efficace e implementare soluzioni avanzate come MuleSoft.
Solo così potrai sviluppare una strategia IA su misura per la tua azienda, in grado di ottimizzare i processi e ottenere un reale vantaggio competitivo. Contattaci per scoprire come rendere l'IA un motore di crescita per il tuo business.
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